Couvre la vectorisation en Python en utilisant Numpy pour un calcul scientifique efficace, en soulignant les avantages d'éviter les boucles et de démontrer des applications pratiques.
Discute de la multiplication matricielle en utilisant des techniques de division et de conquête et introduit l'algorithme de Strassen pour une efficacité améliorée.
Explore la complexité des calculs matriciels, en se concentrant sur la résolution des problèmes des moindres carrés et l'impact du bruit sur la stabilité numérique.
Couvre les fondamentaux des équations linéaires, des matrices et des systèmes d'équations linéaires, y compris les opérations et les solutions matricielles.
Couvre l'architecture des transformateurs et les mécanismes d'attention subquadratiques, en se concentrant sur les approximations efficaces et leurs applications dans l'apprentissage automatique.
